下面通过创建100张表来演示下1亿条数据的分表过程,具体请看下文代码。
当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表。具体实现过程如下:
首先创建100张表:
$i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`full_code`), ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8"; mysql_query($sql); $i++;
下面说一下我的分表规则,full_code作为主键,我们对full_code做hash
函数如下:
$table_name=get_hash_table('code',$full_code); function get_hash_table($table,$code,$s=100){ $hash = sprintf("%u", crc32($code)); echo $hash; $hash1 = intval(fmod($hash, $s)); return $table."_".$hash1; }
这样插入数据前通过get_hash_table获取数据存放的表名。
最后我们使用merge存储引擎来实现一张完整的code表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `code` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT NULL, INDEX(full_code) ) TYPE=MERGE UNION=(code_0,code_1,code_2.......) INSERT_METHOD=LAST ;
这样我们通过select * from code就可以得到所有的full_code数据了。
以上介绍就是本文的全部内容,希望对大家有所帮助。
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2024年11月15日
2024年11月15日
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